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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111541746A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010275656.X
申请日：2020-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种面向用户需求变化的多版本并存的微服务自适应方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、构建微服务依赖模型；步骤S2、收集服务系统信息；步骤S3、分析、处理信息；步骤S4、计算系统演化方案；步骤S5、实施演化方案。本发明能够在系统运行时监控用户需求的变化，并针对这些变化结合微服务之间的版本依赖关系，计算出合适的系统演化方案，最后进行方案的自动化实施，以达到针对用户需求变化的自适应调整，从而满足用户的新需求以及确保稳定的服务质量。
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公开(公告)号：CN111107163A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911416225.4
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种面向用户需求变化的微服务自适应方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1、收集服务系统信息；步骤S2、分析、处理信息；步骤S3、计算系统演化方案；步骤S4、实施演化方案。所述系统包括中央控制程序模块、构建中心程序模块和集群中间件程序模块。本发明能够在系统运行时，监控用户的需求变化以及服务系统的服务质量变化，并针对这些变化计算出合适的系统演化方案，最后进行方案的自动化实施，以达到针对用户需求变化的自适应调整，从而满足用户的新需求以及确保稳定的服务质量。
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公开(公告)号：CN110766020A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911047956.6
申请日：2019-10-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向多语种自然场景文本检测与识别的系统及方法，所述系统包括文本检测模块、字符识别模块、语种判定模块，文本检测模块负责对于文本区域的检测功能，字符识别模块负责对于各类字符的识别功能，语种判定模块负责对于字符语种判定的功能；所述方法包括文本检测、字符识别、语种判定步骤。本发明可以实现多种不同语言的文本图像的检测与识别，使用的网络模型只需要修改部分就可以扩展到新的语言。本发明采用端到端的方法能够减少中间步骤数据的标注过程、频繁的数据的输入和输出，大大节省成本。本发明采用了改进的FPN算法，具有很好的鲁棒性，采用了空间转换层结合LNMS的方法预测候选框，能够有效地提高预测框的准确度。
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公开(公告)号：CN110765966A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911046777.0
申请日：2019-10-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向手写文字的一阶段自动识别与翻译方法，所述方法主要包含文本识别方法和端到端识别与翻译方法。该方法使用注意力机制代替CRNN中的RNN结构，使计算可以并行化，降低计算成本；在Transformer模型的训练过程中对解码器的输入做随机替换，模拟预测过程中预测出错的情况，缓解了过拟合问题；提出了一种端到端的识别与翻译模型，使用基于迁移学习的方式训练端到端模型，不需要显式给出识别结果，直接对图片内容做翻译。本发明具有如下优点：1、文本识别模型的训练速度大幅提高。2、训练阶段随机替换解码器输入，使得识别模型的泛化能力大幅提高。3、端到端识别与翻译模型的翻译准确率高于两阶段模型。
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公开(公告)号：CN110134878A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910407619.7
申请日：2019-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于用户偏好与服务变化双向感知的移动服务推荐方法，所述方法如下步骤：部署数据采集系统，定时采集移动服务的前端数据并处理，生成服务的新增与退出、服务的受欢迎度以及服务的更新功能集合信息；收集用户的移动服务使用记录，计算各个移动服务的活跃度，形成用户的移动服务轨道数据；构建TRACK_DATA与UDATEFUNCTION_HISTORY之间的关系模型；根据CURRENT用户的移动服务轨道数据，预测用户期望的更新功能更集合，并从CURRENT时间段内监控的移动服务中选择契合用户期望的移动服务推荐给用户。该方法能实现用户偏好与服务变化的双向感知，并根据感知结果进行精准的移动服务推荐。
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